본 논문은 협력적 다중 에이전트 강화 학습(MARL)에서 원하는 결과로 유도하는 문제를 해결하기 위해 다중 에이전트 영향 다이어그램(MAID)을 활용하는 연구를 제시한다. 대규모 MARL 환경에서 전체 다중 에이전트 시스템에 대한 인간의 전반적인 지도가 비실용적인 문제를 완화하기 위해, 단일 대상 에이전트에 적용되는 새로운 MARL 상호 작용 패러다임인 "타겟 개입 패러다임"을 설계한다. 이 패러다임을 구현하기 위해 사전 전략 개입(PSI)이라는 인과 추론 기술을 도입하고, MAID를 사용하여 타겟 개입의 효과를 입증하고 관련 그래프 분석의 유효성을 검증한다.
